Anche se non è statisticamente significativo, posso condurre test di confronto multipli come l'LSD?Ho condotto un modello ANOVA a 2 vie con blocchi e ciascun effetto principale era significativo, ma l'interazione non era significativa (A). Tuttavia, quando ho controllato l'LSD, mostra differenze tra le interazioni (B). Quando vedo il grafico della trama (C), sembra che ci siano alcune differenze visivamente. Pertanto, ho testato le sezioni sull'interazione e ho trovato la differenza sui TR all'interno del genotipo 3 e ho trovato anche la differenza sui genotipi all'interno di TR-3 (D).
In questo caso, posso accettare il risultato LSD e dire che l'interazione "genotipo 1 x TR-1" (47.876676) è maggiore dell'interazione "genotipo 3 x TR-3" (36.327143) come indicato dal risultato LSD (B)?
La mia domanda è... anche se non è statisticamente significativo, se il risultato LSD fornisce lettere diverse (a, b, c ..), posso usare il risultato?
Grazie,
A) ANOVA
LSD
C) Grafico della trama
D) Fette di prova
Ri: Anche se non è statisticamente significativo, posso condurre test di confronto multipli come l'LSD?Questa situazione non è rara quando si utilizza l'LSD. L'approccio LSD considera solo i tassi di errore del confronto a coppie (ogni confronto è al livello di confidenza specificato, di solito il 95%). L'LSD NON controlla il tasso complessivo di errore sperimentale. Quindi, con 9 livelli di interazione, il tuo tasso di errore sperimentale (con LSD) è in realtà più vicino a 0,95 ^ 9 = 0,63 o 63% di fiducia su TUTTE le tue conclusioni. In altre parole, l'LSD può trovare differenze che non sono reali. Puoi essere sicuro solo del 63% circa che le differenze che hai riscontrato sono reali. Per questo motivo la maggior parte delle persone considera l'uso dell'LSD solo se l'ANOVA generale è significativo. Poiché la tua interazione non era significativa, non dovresti usare l'LSD sui livelli di interazione.
Un altro approccio che molti usano è quello di utilizzare il metodo Tukey-Kramer HSD che controlla il tasso di errore sperimentale e in genere eviterebbe questo problema.
Ri: Anche se non è statisticamente significativo, posso condurre test di confronto multipli come l'LSD?Caro. Dan Obermiller
Grazie mille per la tua risposta Mi aiuta a capire. Ho una domanda successiva.
Hai nominato ' per utilizzare il metodo Tukey-Kramer HSD 'e il risultato è il seguente
Se uso Tukey HSD, posso dire che il risultato di 'Genotype1 x TR-1' è maggiore di 'Genotype3 x TR-3'?
Perché TR-3 è un trattamento estremo che ho imposto. Pertanto, nel mio senso comune, sembra impossibile se si dice che tutti i risultati delle interazioni sono uguali. Genotype1 x TR-1 è 47.876676 e Genotype3 x TR-3 è 36.327143. La differenza è superiore a 10 ed è un'enorme differenza nel mio valore di esperimento. Quindi, mi chiedo se uso Tukey HSD, posso accettare la differenza tra Genotype1 x TR-1 'e' Genotype3 x TR-3 ', anche se ANOVA non è significativo?
Inoltre, se quel caso è accettabile, potresti spiegare perché Tukey HSD è accettabile, ma LSD non lo è?
Grazie molto,
Cordiali saluti,
JK
Ri: Anche se non è statisticamente significativo, posso condurre test di confronto multipli come l'LSD?Occasionalmente qualsiasi test statistico può portare a risultati statisticamente significativi anche se non vi sono differenze reali. Ricorda, è una sicurezza del 95%, non del 100%. Quindi, se dovessi condurre 20 test, uno di questi sarebbe probabilmente statisticamente significativo in base al solo caso.
Poiché l'ANOVA ha affermato che l'interazione non è significativa, perché dovresti eseguire un test di confronto multiplo per determinare dove si trovano le differenze? Hai una risposta lì.
C'è una famosa citazione (dimentico l'autore) secondo cui molte persone usano le statistiche più per supporto che per illuminazione. Fai attenzione a non cadere in quella trappola. Le statistiche dovrebbero essere per l'illuminazione. Ti incoraggio a considerare cosa ti dicono i dati. Se ritieni che le differenze debbano essere significative e non lo sono, perché no? L'errore nel metodo di prova è troppo grande? Forse la dimensione del campione era troppo piccola? Forse i cambiamenti dei fattori non erano abbastanza grandi da superare la variabilità intrinseca nel processo? Forse il protocollo sperimentale non è stato seguito?
La sperimentazione è una cosa meravigliosa in quanto offre quasi sempre nuove strade da esplorare e spiegare.
Ri: Anche se non è statisticamente significativo, posso condurre test di confronto multipli come l'LSD?Caro. Dan Obermiller
Grazie mille per il tuo commento. Mi fa pensare di più al principio dei miei esperimenti.
Grazie molto,
Cordiali saluti,
JK
